GRASP for minimizing the ergonomic risk range in mixed-model assembly lines
Visualitza/Obre
CAEPIA2016_30.pdf (1,707Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/91099
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2016
EditorEdiciones Universidad de Salamanca
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
This research examines an assembly line balancing problem and compares the linear programing with a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP). The problem focuses on minimizing the absolute average deviation for the ergonomic risk between the set of workstations of the line, considering a fixed cycle time and an available space per station. However, the final objective is to obtain line configurations with the lowest possible ergonomic risk, and the lowest discrepancy for the risk level between all stations. Although GRASP does not win linear programing, in all cases, it shows competitive.
CitacióBautista, J., Alfaro, R., Batalla, C. GRASP for minimizing the ergonomic risk range in mixed-model assembly lines. A: Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados. "XI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB 2016)". Salamanca: Ediciones Universidad de Salamanca, 2016, p. 1-10.
Versió de l'editorhttp://congresocedi.es/actas/actas.html
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
CAEPIA2016_30.pdf | 1,707Mb | Accés restringit |